sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "preprileganje".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Šum nam je omejil preprileganje avtokodirnika in napovednega modela.
Zato je potrebna močnejša penalizacija, ki zmanjša varianco ocen in prepreči preprileganje.
Z zmanjšanjem kompleksnosti modela pa zmanjšamo varianco modela, zato je tudi preprileganje manjše.
Z uporabo algoritma naključnih gozdov zmanjšamo možnost za preprileganje.
Vseeno moramo paziti na preprileganje, vendar se sedaj model vsaj na začetku nauči pomembne relacije.
Vrednotenje na enakem naboru podatkov glede na usposabljanje bi povzročilo preprileganje.
V splošnem je verjetnost za preprileganje odvisna od kapacitete modela.
V primeru, da je delitev podatkov pravilna, preprileganje pa nam še vedno predstavlja težave, moramo spremeniti arhitekturo modela.
V nekaterih primerih so njegovi rezultati boljši od rezultatov nalaganja, vendar pa ta pogosteje vodi v preprileganje (angl. over-fit) učljivih podatkov.
Tak pristop nima smisla, saj bi učna in testna množica vsebovala preveč skoraj identičnih podatkov, kar bi dvignilo pristranskost in preprileganje modela.
Ta termin imenujemo preprileganje in je ena izmed najbolj pogostih težav pri odločtvenih drevesih.
S tem smo želeli preprečiti preprileganje učnim podatkom.
Pri metodah uvrščanja, še posebej pri logistični regresiji, se problem preprileganje pogosto pojavlja pri visokorazsežnih podatkih.
Preprileganje mreže je pojav, kjer se parametri mreže prekomerno adaptirajo na učno množico.
Preprileganje je situacija, ko se soočamo z nizkim predsodkom in visoko varianco.
Preprileganje (angl. overfitting) je pojav, ki se lahko pojavi med učenjem in grajenjem modela, ̌ce se "preveč" naučimo iz učnih podatkov.
Preprileganje (ang. overfitting) je najbolj pogost problem pri učenju nevronskih mrež.
Preizkusili so metodo povečanja manjših razredov, ki ni uspešno odpravila problema neravnotežja, saj je povzročila preprileganje manjših razredov.
Prav tako uravnoteženi podatki preprečujejo preprileganje za določeno (dominantno) kategorijo.
Posebnost naključnega gozda je, da pustimo posameznim drevesom, da se do konca razvejajo, kar običajno pomeni preprileganje učnim podatkom.